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龙图腾网恭喜武汉工程大学申请的专利一种基于自适应网格的结构可靠度预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118194643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410291258.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于自适应网格的结构可靠度预测方法及装置是由吴玉顺;许峙峰;陈旭勇;吴巧云设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应网格的结构可靠度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自适应网格的结构可靠度预测方法、装置、介质及产品，涉及结构可靠度分析领域，方法包括对输入变量对应的k维超矩形空间应用自适应网格算法进行网格划分，根据划分出的网格节点的功能函数值确定网格单元的类型，根据网格单元的类型以及网格单元的可靠度确定待预测结构的可靠度。本发明应用自适应网格算法提高了可靠度预测的效率和准确性。

本发明授权一种基于自适应网格的结构可靠度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应网格的结构可靠度预测方法，其特征在于，所述方法包括：将待预测结构的可靠度影响变量通过纳塔夫变换转换为标准高斯变量；待预测结构是指靠船结构中的钢管结构；可靠度影响变量包括钢管的屈服应力、等效靠船冲击荷载和河流水面高度；对所述标准高斯变量对应的k维超矩形空间应用自适应网格算法进行网格划分，根据划分出的网格节点的功能函数值确定网格单元的类型，根据网格单元的类型以及网格单元的可靠度确定待预测结构的可靠度；所述k维超矩形空间是k个所述标准高斯变量的取值区间构成的空间；所述划分出的网格节点的功能函数值是根据节点对应的变量取值和功能函数确定；所述功能函数用于描述待测结构的性能指标与可靠度影响变量之间的关系；对所述标准高斯变量对应的k维超矩形空间应用自适应网格算法进行网格划分，根据划分出的网格节点的功能函数值确定网格单元的类型，根据网格单元的类型以及网格单元的自身可靠度确定待预测结构的可靠度，具体包括：对所述k维超矩形空间进行全向二划分，得到第二层级网格，并确定当前层级每一网格单元的节点的功能函数值；令第二层级网格为当前层级；遍历当前层级第i个网格单元，根据第i个网格单元的节点的功能函数值确定第i个网格单元的类型；i＝1，2，...，nM；nM表示第M层级网格的网格单元总数量；当所述第i个网格单元的类型为正单元或负单元时，将所有层级已遍历的所有正单元和负单元的可靠度累加作为当前总可靠度；并令i＝i+1，返回步骤“遍历当前层级第i个网格单元”；正单元各顶点的功能函数值均大于0；负单元各顶点的功能函数值均小于0；所述负单元的可靠度为0；所述正单元的可靠度的表达式为：其中，RSE为正单元的可靠度，ΩSE为正单元的域，为k个可靠度影响变量的联合概率密度函数；x1至xk表示k个可靠度影响变量；当所述第i个网格单元的类型为正负混合单元时，将当前层级中已遍历的所有正负混合单元的可靠度累加作为当前层级的总可靠度误差；对所述第i个网格单元进行全向二划分，得到下一层级网格，并确定下一层级网格中每一网格单元的节点的功能函数值；并令i＝i+1，返回步骤“遍历当前层级第i个网格单元”；正负混合单元各顶点的功能函数值包括大于0的值和小于0的值；所述正负混合单元的可靠度是将所述正负混合单元视为正单元并根据所述正单元的可靠度的表达式进行计算；当当前层级的所有网格单元均遍历完后，判断当前层级中所有正负混合单元的可靠度累加得到的总可靠度误差是否小于误差阈值；若否，则令下一层级网格为当前层级，返回步骤“遍历当前层级第i个网格单元”；若是，则遍历下一层级的每一网格单元，根据每一网格单元的节点的功能函数值确定每一网格单元的类型；将下一层级中的正负混合单元的差值可靠度和正单元的可靠度累加到上一层级输出的总可靠度中，得到所述待测结构的最终可靠度；正负混合单元的差值可靠度是根据正负混合单元的可靠度和占比系数确定的；所述占比系数是安全域的超体积相对于整个单元域的超体积的占比比例。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉工程大学，其通讯地址为：430060 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。